Vue d'ensemble
Spotter DQV accélère la surveillance de la qualité des données grâce à des composants open source intégrés, personnalisables et prêts pour le cloud qui s'adaptent à l'échelle de votre plateforme de données et à vos cas d'utilisation.
- Intègre des technologies open source comme Kafka, Spark, HDFS, Yarn, Kibana et Elastic Search
- Prend en charge à la fois les données diffusées en temps réel et les données par lot
- Assure une faible latence
- S’intègre aux référentiels de métadonnées et de métriques
- Inclut un tableau de bord de surveillance de la qualité des données
Élevez la confiance dans les données pour favoriser l’agilité, la productivité, l’efficacité des coûts et la conformité.
Découvrez comment Spotter DQV améliore tous les processus axés sur les données
Avantages de Spotter DQV
Spotter DQV garantit des données d’entreprise conformes et de haute qualité afin d’optimiser les modèles d’IA, les processus d’analytique et plus encore.
Ce cadre de validation de la qualité des données offre une vue unifiée permettant à l’organisation de surveiller la qualité des données et d’intervenir au besoin, ce qui améliore la confiance envers les données et favorise leur utilisation pour des opérations plus efficaces basées sur les données.
Obtenez plus de valeur de vos données
Améliorez la qualité des données de jusqu’à 85 % afin d’accroître la confiance et l’engagement envers les données dans toutes les fonctions.
Assurez une visibilité complète
Fournissez une vue unifiée de la qualité des données sur diverses dimensions et domaines fonctionnels, ce qui permet d’économiser de 25 à 75 % du temps et des efforts de surveillance.
Économisez sur le déploiement et la maintenance
S’intègre harmonieusement à votre plateforme et vos applications existantes pour assurer des opérations ininterrompues et réduire les délais de réparation d’environ 70 %.
Assurez la sécurité et la conformité
Tirez parti de mécanismes de récupération intégrés pour reprendre les activités après une défaillance de processus et assurer qu’aucune donnée n’est omise lors des vérifications de qualité.
Nous think ces topics might interest vous
Composantes Spotter DQV
Le cadre Spotter DQV comprend une gamme complète de composantes conçues pour favoriser une intégration facile et sans heurts à votre environnement existant et pour débloquer rapidement tous ses avantages.
Connecteurs source
Kafka et HDFS sont disponibles dans la zone de préparation pour permettre la connexion à la fois à des données sources en flux continu et à des fichiers.
Référentiel de métadonnées
Magasin central intégré des détails sources, types et attributs de vérifications de la qualité et seuils, ainsi qu'une saisie consolidée pour le cadre.
Référentiel des métriques
Magasin central de métriques avec vue par attribut et vue totale, ainsi que la prise en charge de la recherche et des visualisations.
Modèles ML/DL
Modèles d’apprentissage machine et d’apprentissage profond pour la détection des valeurs aberrantes, l’imputation de données et la détection d’anomalies de variance.
Tableau de bord de surveillance
Visualisations des résultats des contrôles de la qualité des données, incluant un résumé global et une analyse des tendances d’anomalie à travers les attributs et les dimensions.
Parlez à nos expert·e·s
Voyez comment vous pouvez donner aux utilisateurs le pouvoir de disposer de données de meilleure qualité pour améliorer les opérations axées sur les données à l’échelle de l’entreprise.
